Integrated model for digital oil field development management
- 作者: Shpurov I.V.1, Danko M.Y.2, Kharchenko K.S.3, Pecherkin M.F.2, Krotova A.G.3, Simakov E.A.2
-
隶属关系:
- State Commission on Mineral Reserves
- Tyumen Institute of Oil and Gas LLC
- Oil and Gas Scientific аnd Research Centre, Lomonosov State University
- 期: 卷 94, 编号 10 (2024)
- 页面: 892-899
- 栏目: С КАФЕДРЫ ПРЕЗИДИУМА РАН
- URL: https://journals.rcsi.science/0869-5873/article/view/270989
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0869587324100036
- EDN: https://elibrary.ru/ESAROK
- ID: 270989
如何引用文章
详细
Providing the extractive industry with new technologies to maintain the levels of oil and gas production planned in the strategy of the Russian Federation is the most important task. First of all, an increase in profitable reserves must be ensured; this goal can be achieved both through geological exploration and through the capabilities of “digital transformation” and the formatting of decision-making systems. A field controlled by artificial intelligence is a new reality. At the same time, the main task of AI is not to reduce jobs or completely replace humans in the field, but to provide a systematic, objective approach to decision-making based on physics and mathematics, and not on the personal experience of an individual. Currently, the main planning tool in the oil and gas industry is a geological and hydrodynamic model. Recently, thanks to an increase in design capacity, the industry has made an evolutionary leap in this direction and is transitioning to integrated modeling that combines both the underground and surface parts of the field. The future is neural network technologies, combined with classical methods into a single digital environment for optimizing all processes, from reservoir to processing and sales of products. In the new paradigm, the process of development management at different stages of field development requires a radical transformation of both the tools used for this and changes in governing documents. To meet the ever-accelerating pace of progress, timely updating of the legislative framework is required, development of regulations for integrated modeling, including all elements of research and production, from seismic exploration to field development; in addition, each stage of field development requires its own requirements for the quality and volume of initial information, in accordance with the new production paradigm.
全文:

作者简介
I. Shpurov
State Commission on Mineral Reserves
编辑信件的主要联系方式.
Email: shpurov@gkz-rf.ru
доктор технических наук, генеральный директор
俄罗斯联邦, MoscowM. Danko
Tyumen Institute of Oil and Gas LLC
Email: danko@togi.ru
заместитель генерального директора по науке
俄罗斯联邦, TyumenK. Kharchenko
Oil and Gas Scientific аnd Research Centre, Lomonosov State University
Email: kharchenkoks@nicmgu.ru
заместитель генерального директора по геологии и разработке
俄罗斯联邦, MoscowM. Pecherkin
Tyumen Institute of Oil and Gas LLC
Email: mikhail.pecherkin@mail.ru
генеральный директор
俄罗斯联邦, TyumenA. Krotova
Oil and Gas Scientific аnd Research Centre, Lomonosov State University
Email: krotovaag@nicmgu.ru
специалист отдела разработки
俄罗斯联邦, MoscowE. Simakov
Tyumen Institute of Oil and Gas LLC
Email: Simakov@togi.ru
директор департамента анализа и проектирования разработки
俄罗斯联邦, Tyumen参考
- Нишкевич Ю.А., Рябец Д.А., Бриллиант Л.С. и др. Опыт организации роботизированных систем управления заводнением в алгоритмах искусственного интеллекта при оптимизации разработки высокообводненных залежей // Геология и недропользование. 2022. № 7. С. 51−58. / Nishkevich Yu.A., Ryabets D.A., Brilliant L.S. et al. Experience in organizing robotic waterflooding control systems in artificial intelligence algorithms for optimizing the development of highly watered deposits // Geology and subsoil use. 2022, no. 7, pp. 51−58. (In Russ.)
- Андонов К.А., Елишева А.О., Круглов С.П. Управление разработкой зрелых месторождений с применением нейронных сетей на месторождениях ПАО “Лукойл”. https://togi.ru/publication/ (дата обращения 11.07.2024) / Andonov K.A., Elisheva A O., Kruglov S.P. Management of mature field development using neural networks at Lukoil PJSC fields. https://togi.ru/publication/ (date accessed 11.07.2024)
- Меркель М.А. Предиктивная аналитика отказов ГНО. https://togi.ru/publication/ (дата обращения 11.07.2024) / Merkel M.A. Predictive analytics of GNO failures. https://togi.ru/publication/ (date accessed 11.07.2024)
- Завьялов А.С. Технологии искусственного интеллекта в управлении добычей. https://togi.ru/publication/ (дата обращения: 11.07.2024) / Zavyalov A.S. Artificial Intelligence Technologies in Production Management. https://togi.ru/publication/ (date accessed 11.07.2024)
- Зарубин А.Л, Перов Д.В., Рябец Д.А. и др. Автоматизация процессов нейросетевой оптимизации режимов закачки воды на месторождениях АО «НК “Нефтиса”» // Нефть. Газ. Новации 2020. № 8. С 30−35. / Zarubin A.L., Perov D.V., Ryabets D.A. et al. Automation of processes of neural network optimization of water injection modes at the fields of JSC NK Neftisa // Oil. Gas. Innovations. 2020, no. 8, pp. 30−35. (In Russ.)
- Рябец Д.А, Бескурский В.В., Бриллиант Л.С. и др. Автоматизация процессов управления режимами работы нагнетательных скважин при нейросетевой оптимизации на объекте БС8 Западно-Малобалыкского месторождения // Neftegaz.RU. 2020. № 2 (98). / Ryabets D.A, Beskursky V.V., Brilliant L.S. et al. Automation of processes for controlling the operating modes of injection wells with neural network optimization at the BS8 facility of the Zapadno-Malobalykskoye field // Neftegaz.RU. 2020, no. 2 (98). (In Russ.)
- Трофимова Е.П., Лучинин С.Б., Валеев Е.М., Южанина А.А. Технико-экономическое обоснование применения мобильных установок подготовки скважинной продукции на нефтяных месторождениях в период пробной эксплуатации // Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений. 2020. № 4. С. 1−49. / Trofimova E.P., Luchinin S.B., Valeev E.M., Yuzhanina A.A. Feasibility study for the use of mobile well product preparation units at oil fields during trial operation // Development and operation of oil and gas fields. 2020. no. 4, pp. 1−49. (In Russ.)
- Сугаипов Д.А., Батрашкин В.П., Хасанов М.М. и др. Основные принципы модульной стратегии обустройства месторождений в ПАО “Газпром нефть” // Нефтяное хозяйство. 2018. № 12. С. 68– 71. doi: 10.24887/0028-2448-2018-12-68-71 / Sugaipov D.A., Batrashkin V.P., Khasanov M.M. et al. Basic principles of the modular strategy for field development at PJSC Gazprom Neft // Oil industry. 2018, no. 12, pp. 68−71. (In Russ.) doi: 10.24887/0028-2448-2018-12-68-71
- Дашевский А.В., Устимчук М.В., Дубровин К.А. и др. Современные решения для обустройства инфраструктуры малых месторождений // Нефтяное хозяйство. 2018. № 12. С. 124−125. / Dashevsky A.V., Ustimchuk M.V., Dubrovin K.A. et al. Modern solutions for the arrangement of small field infrastructure // Oil Industry. 2018, no. 12, pp. 124−125. (In Russ.)
- Дашков Р.Ю., Гафаров Т.Н., Облеков Р.Г. и др. Опыт освоения и оптимизация разработки Лунского нефтегазоконденсатного месторождения // Газовая промышленность / Спецвыпуск. 2024. № 2 (866). С. 48−53. / Dashkov R.Yu., Gafarov T.N, Oblekov R.G. et al. Experience of development and optimization of the Lunskoye oil and gas condensate field // Gas industry. Special issue. 2024, no. 2 (866), pp. 48−53. (In Russ.)
补充文件
